論文の概要: Toward Agentic AI: Generative Information Retrieval Inspired Intelligent Communications and Networking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16866v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 06:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:52:49.623217
• Title: Toward Agentic AI: Generative Information Retrieval Inspired Intelligent Communications and Networking
• Title（参考訳）: エージェントAIに向けて:知的なコミュニケーションとネットワークに触発された生成情報検索
• Authors: Ruichen Zhang, Shunpu Tang, Yinqiu Liu, Dusit Niyato, Zehui Xiong, Sumei Sun, Shiwen Mao, Zhu Han,
• Abstract要約: Agentic AIは、インテリジェントなコミュニケーションとネットワークのための重要なパラダイムとして登場した。 本稿では,通信システムにおけるエージェントAIにおける知識獲得,処理,検索の役割を強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.82985288731489
• License:
• Abstract: The increasing complexity and scale of modern telecommunications networks demand intelligent automation to enhance efficiency, adaptability, and resilience. Agentic AI has emerged as a key paradigm for intelligent communications and networking, enabling AI-driven agents to perceive, reason, decide, and act within dynamic networking environments. However, effective decision-making in telecom applications, such as network planning, management, and resource allocation, requires integrating retrieval mechanisms that support multi-hop reasoning, historical cross-referencing, and compliance with evolving 3GPP standards. This article presents a forward-looking perspective on generative information retrieval-inspired intelligent communications and networking, emphasizing the role of knowledge acquisition, processing, and retrieval in agentic AI for telecom systems. We first provide a comprehensive review of generative information retrieval strategies, including traditional retrieval, hybrid retrieval, semantic retrieval, knowledge-based retrieval, and agentic contextual retrieval. We then analyze their advantages, limitations, and suitability for various networking scenarios. Next, we present a survey about their applications in communications and networking. Additionally, we introduce an agentic contextual retrieval framework to enhance telecom-specific planning by integrating multi-source retrieval, structured reasoning, and self-reflective validation. Experimental results demonstrate that our framework significantly improves answer accuracy, explanation consistency, and retrieval efficiency compared to traditional and semantic retrieval methods. Finally, we outline future research directions.
• Abstract（参考訳）: 現代の電気通信ネットワークの複雑さと規模が増大するにつれ、効率性、適応性、レジリエンスを高めるためにインテリジェントな自動化が求められている。 エージェントAIは、インテリジェントな通信とネットワークの重要なパラダイムとして登場し、AI駆動のエージェントが動的ネットワーク環境内で知覚し、推論し、決定し、行動することを可能にする。 しかし、ネットワーク計画、管理、リソース割り当てといった通信アプリケーションにおける効果的な意思決定には、マルチホップ推論、歴史的相互参照、進化する3GPP標準への準拠をサポートする検索機構の統合が必要である。 本稿では,テレコムシステムにおけるエージェントAIにおける知識獲得,処理,検索の役割を強調し,生成情報検索にインスパイアされたインテリジェント通信とネットワークの先見的視点を示す。 まず,従来の検索,ハイブリッド検索,意味検索,知識に基づく検索,エージェント的文脈検索など,生成情報検索戦略の総合的なレビューを行う。 次に、さまざまなネットワークシナリオに対するメリット、制限、適合性を分析します。 次に、通信およびネットワークにおけるそれらの応用について調査する。 さらに,マルチソース検索,構造化推論,自己回帰検証を統合することで,テレコム特有のプランニングを強化するためのエージェント型コンテキスト検索フレームワークを導入する。 実験の結果,従来の意味検索法と比較して,回答の精度,説明の整合性,検索効率が有意に向上していることがわかった。 最後に,今後の研究の方向性について概説する。

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